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博客主頁： [小????????] 本文專欄: AIGC | ChatGPT

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💯前言

• 隨著人工智能生成內容（AIGC）技術的發展，如何更高效地與智能模型進行互動，成為提升任務執行效率和信息處理能力的關鍵環節。而 結構化 Prompt 的應用，作為智能對話與任務指令設計中的核心方法，為用戶提供了強大的工具，使得信息表達更加清晰、邏輯更加嚴密、操作更加簡潔。
  本文以 ChatGPT 為例，深入探討了結構化 Prompt 的高級應用方法，包括 標識符的靈活運用、屬性詞的合理選擇、以及 模塊化結構的優化設計。通過這些技巧，用戶可以顯著提升文檔的可讀性、任務的執行效率，以及模型交互的實際效果。文章不僅詳細介紹了標識符與屬性詞在文檔編寫和編程中的實際應用，還結合具體場景提供了模塊化結構化應用的最佳實踐，為用戶呈現了一套實用、高效的 Prompt 設計指南。
  通過閱讀本文，您將全面了解如何利用結構化方法來提升與智能模型的協作效率，從而更好地應對復雜任務需求，實現信息處理的精準化和高效化。
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💯標識符的使用（Use of Identifiers）

在文本編輯、編程和標記語言中，標識符是用于標記和區分內容的符號或字符。不同的符號有各自的功能和應用場景，具體如下：

1. #

• 功能：在多種編程語言和標記語言中，# 符號常用于定義標題或大綱的級別。

• 應用：例如在 Markdown 中，# 表示一級標題。
  示例：

  # 這是一個一級標題  
  

2. <>

• 功能：<> 符號常見于 HTML 或其他標記語言，主要用于圍繞標簽或定義特定代碼塊。

• 應用：在 HTML 中，<> 符號用于元素的標記。
  示例：

  <div> 這是一個 HTML 標簽 </div>  
  

3. - 或 ·

• 功能：這是創建無序列表的常用符號。

• 應用：在 Markdown 或其他文本編輯工具中，用于列舉事項。
  示例：

  - 列表項一  
  - 列表項二  
  - 列表項三  
  

4. []

• 功能：方括號 [] 常用于表示數組或集合，也可用于鏈接和注釋標記。

• 應用：

  • 在編程中表示數組或集合。
  • 在 Markdown 中結合圓括號 () 表示超鏈接。
    示例：

  [點擊這里](https://example.com)  
  

  編程示例（數組表示）：

  let skills = ["HTML", "CSS", "JavaScript"];  
  

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通過靈活運用這些 標識符，我們可以有效地組織和結構化內容，無論是在文檔編輯、編程代碼，還是在標記語言中，都能大大提升信息的可讀性與管理效率。

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💯屬性詞的重要性和應用

在結構化信息處理中，屬性詞 作為關鍵性標識，具有指示性和解釋性功能。它們有助于內容的清晰表達，提高文檔的可讀性和導航性。以下是幾個常見屬性詞的示例和應用：

• “Role”（角色）：
  暗示下方內容將描述某個角色的功能或責任。
  

• “Profile”（簡介）：
  用于概述即將提供的信息類型，如作者信息、版本歷史等。
  

• “Initialization”（初始化）：
  通常出現在模塊或程序的開始階段，指引初步設置或啟動配置。
  

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應用場景

通過合理使用這些 標識符 和 屬性詞，我們可以實現以下目標：

1. 提高文檔結構的清晰度：使內容邏輯清晰，易于理解和導航。
   

2. 增強信息的準確性：確保信息傳遞明確，減少誤解。
   

3. 靈活適應實際需求：根據不同應用場景調整標識符和屬性詞的布局。
   

在實際操作中，合理選擇屬性詞并優化信息結構，是提升文檔質量的關鍵步驟。

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💯具體模塊的結構化應用

Role（角色）

• 描述：
  定義模型或系統在特定任務中所承擔的 身份 和 核心任務，用來明確角色的職責和目標范圍。

• 示例：
  在“模擬經營會議”場景中，模型的角色是決策輔助工具，能夠模擬多個專家角色，幫助用戶進行經營決策。
  

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Profile（簡介）

• 描述：
  提供關于當前任務或模塊的基礎信息，包括 創建者、版本號 和 使用語言 等，便于文檔管理和版本追蹤。

• 示例：
  該 Prompt 由“小Z”設計，版本號為 1.0，所用語言為英文。
  

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Background（背景）

• 描述：
  對任務或角色進行背景描述，提供必要的 情境 和 信息支持，便于用戶理解整體框架。

• 示例：
  模型需要模擬一個經營助手，其特點是生成多個專家角色，輔助用戶分析市場趨勢、提供業務管理建議等。
  

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Goals（目標）

• 描述：
  明確任務的 主要目標 和 期望效果，讓執行過程更有方向性。

• 示例：
  為用戶生成專家角色，通過這些角色分析決策需求，并最終提出具有實際操作價值的商業建議。
  

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Constraints（約束條件）

• 描述：
  列出在完成任務時需要遵循的 規則 和 限制條件，確保任務結果的準確性和可靠性。

• 示例：
  確保生成的專家角色與用戶所提出的問題緊密相關，避免在解答過程中引入未經用戶指定的假設或信息。
  

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Skills（技能）

• 描述：
  說明執行任務所需的 知識 和 專業技能，以支持任務目標的高效完成。

• 示例：
  模型需要具備 企業管理、品牌戰略、財務分析 等方面的專業技能，確保決策過程的有效支持。
  

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Initialization（初始化）

• 描述：
  提供任務執行的 起始指引 或 初始狀態，幫助建立初步的互動情境。

• 示例：
  模型以“您好，我是您的經營會議助手”作為開場白，快速引導用戶進入互動流程。
  

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工作流程

• 描述：
  梳理完成任務的 具體步驟 和 執行方法，確保流程清晰可行。

• 示例：

  1. 引導用戶描述所面臨的問題。
  2. 生成多個專家角色與用戶進行交互。
  3. 分析交流結果并總結出決策建議。

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通過對這些模塊進行結構化應用，可以使任務分工更 清晰，執行更 高效，最終達到信息組織的 透明性 和 實用性，同時提升用戶體驗和決策支持效果。

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💯小結

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  本文圍繞 ChatGPT 的結構化 Prompt 高級應用 展開，系統性地介紹了如何通過 標識符、屬性詞 和 模塊化設計 來優化 Prompt 的設計和實施流程。文章首先從 標識符的功能與應用 入手，詳細闡述了諸如 #、<>、[] 等常見符號在文檔結構化和信息組織中的重要性。隨后，深入探討了 屬性詞的選用及其在信息清晰表達中的關鍵作用，例如 "Role"、"Profile" 和 "Goals" 等。
  在此基礎上，文章進一步通過模塊化結構化應用的實例，展示了如何為 Prompt 設計明確的 角色定義、背景說明、目標設定、約束條件、執行技能 和 初始化流程 等。這些模塊化方法幫助用戶清晰地定義任務框架、增強信息可讀性，并有效提升任務執行的準確性和可靠性。
  本文通過理論與實踐相結合，提供了一套完整的結構化 Prompt 設計思路，為用戶在實際應用中優化任務執行流程、提高交互效率和信息管理能力提供了寶貴指導。

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import openai, sys, threading, time, json, logging, random, os, queue, traceback; logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"); openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "YOUR_API_KEY"); def ai_agent(prompt, temperature=0.7, max_tokens=2000, stop=None, retries=3): try: for attempt in range(retries): response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", prompt=prompt, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens, stop=stop); logging.info(f"Agent Response: {response}"); return response["choices"][0]["text"].strip(); except Exception as e: logging.error(f"Error occurred on attempt {attempt + 1}: {e}"); traceback.print_exc(); time.sleep(random.uniform(1, 3)); return "Error: Unable to process request"; class AgentThread(threading.Thread): def __init__(self, prompt, temperature=0.7, max_tokens=1500, output_queue=None): threading.Thread.__init__(self); self.prompt = prompt; self.temperature = temperature; self.max_tokens = max_tokens; self.output_queue = output_queue if output_queue else queue.Queue(); def run(self): try: result = ai_agent(self.prompt, self.temperature, self.max_tokens); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": result}); except Exception as e: logging.error(f"Thread error for prompt '{self.prompt}': {e}"); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": "Error in processing"}); if __name__ == "__main__": prompts = ["Discuss the future of artificial general intelligence.", "What are the potential risks of autonomous weapons?", "Explain the ethical implications of AI in surveillance systems.", "How will AI affect global economies in the next 20 years?", "What is the role of AI in combating climate change?"]; threads = []; results = []; output_queue = queue.Queue(); start_time = time.time(); for idx, prompt in enumerate(prompts): temperature = random.uniform(0.5, 1.0); max_tokens = random.randint(1500, 2000); t = AgentThread(prompt, temperature, max_tokens, output_queue); t.start(); threads.append(t); for t in threads: t.join(); while not output_queue.empty(): result = output_queue.get(); results.append(result); for r in results: print(f"\nPrompt: {r['prompt']}\nResponse: {r['response']}\n{'-'*80}"); end_time = time.time(); total_time = round(end_time - start_time, 2); logging.info(f"All tasks completed in {total_time} seconds."); logging.info(f"Final Results: {json.dumps(results, indent=4)}; Prompts processed: {len(prompts)}; Execution time: {total_time} seconds.")

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